⁠Blockchain y Logística Inversa en la Economía Circular: Un Modelo de Optimización para la Trazabilidad de Residuos Electrónicos

Blockchain and Reverse Logistics in the Circular Economy: An Optimization Model for the Traceability of Electronic Waste

Paul Pérez¹, Franchellys Martinez², José Crespo³, Ulises Guruchaga⁴ y Arnold Muñoz⁵

¹Universidad de Panamá, paul.perez@up.aca.pa, https://orcid.org/0009-0002-0931-7496, Panamá

²Universidad de Panamá, franchellys.martinez@up.ac.pa, https://orcid.org/ 0009-0005-6540-0579, Panamá

³Universidad de Panamá, jose.crespo@up.ac.pa, https://orcid.org/0009-0003-3175-2766, Panamá

⁴Universidad de Panamá, ulises.guruchaga@up.ac.pa, https://orcid.org/0009-0009-8157-2804, Panamá

⁵Universidad de Panamá, arnold.munoz01@up.ac.pa, ,https://orcid.org/0009-0001-2589-9599, Panamá

	Información del Artículo	RESUMEN
	Trazabilidad: Recibido 19-10-2025 Revisado 20-10-2025 Aceptado 30-11-2025	El crecimiento exponencial de los residuos electrónicos (RAEE) plantea un desafío ambiental y logístico, cuya principal barrera es la falta de trazabilidad y autenticidad de los materiales recuperados. Este artículo aborda esta limitación proponiendo un Modelo Híbrido de Optimización de Red y Blockchain para la Logística Inversa (LI). El objetivo principal es diseñar una red logística inversa de bajo costo y alta eficiencia que utilice la tecnología Blockchain para garantizar la inmutabilidad y transparencia de la información sobre el origen, el procesamiento y la certificación de los materiales recuperados. La metodología combina un modelo de Programación Lineal Entera (PLE) para la localización óptima de las plantas de desensamblaje, con un marco conceptual de Blockchain que registra el historial de los componentes. Los hallazgos conceptuales indican que la inversión en la plataforma de trazabilidad es compensada por el mayor valor de mercado que alcanzan los materiales certificados, conocido como Valor Añadido por Trazabilidad (VAT). Se concluye que la integración de Blockchain transforma la LI en un sistema de valor verificable, acelerando la transición hacia la Economía Circular.
	Palabras Clave: Blockchain Logística Inversa Economía Circular RAEE Trazabilidad
Keywords: Blockchain  Reverse Logistics Circular Economy WEEE Traceability		ABSTRACT The exponential growth of electronic waste (WEEE) poses an environmental and logistical challenge, whose main barrier is the lack of traceability and authenticity of recovered materials. This article addresses this limitation by proposing a Hybrid Optimization and Blockchain Network Model for Reverse Logistics (RL). The main objective is to design a low-cost, high-efficiency reverse logistics network that uses Blockchain technology to ensure the immutability and transparency of information regarding the origin, processing, and certification of recovered materials. The methodology combines an Integer Linear Programming (ILP) model for the optimal location of disassembly plants with a conceptual Blockchain framework that records the history of the components. Conceptual findings indicate that investment in the traceability platform is offset by the higher market value achieved by certified materials, known as the Traceability Added Value (TAV). It is concluded that the integration of Blockchain transforms RL into a verifiable value system, accelerating the transition to the Circular Economy.

INTRODUCCIÓN

La logística inversa (LI) y la administración de operaciones son pilares fundamentales en la gestión de recursos post-consumo, especialmente en el contexto de la rápida obsolescencia tecnológica y el creciente volumen de Residuos de Aparatos Eléctricos y Electrónicos (RAEE) (Caniato et al., 2019). Históricamente, la LI ha sido vista como un centro de costos, enfocada únicamente en la disposición final o el cumplimiento regulatorio (Sheffi, 2015). Sin embargo, el paradigma ha cambiado con la adopción de la Economía Circular (EC), donde el objetivo es mantener los productos, componentes y materiales en su ciclo de valor el mayor tiempo posible (Govindan & Chaudhuri, 2019).

La LI en la EC es intrínsecamente más compleja que la cadena de suministro directa debido a la incertidumbre en la cantidad, calidad y el tiempo de retorno de los productos (Ivanov, 2020). La complejidad se amplifica en la gestión de RAEE, que contienen materiales críticos y valiosos, pero cuya recuperación exige procesos de desensamblaje y certificación rigurosos. Una deficiencia crítica en este proceso es la falta de trazabilidad transparente de los materiales. Sin un registro inmutable, es difícil verificar el origen ético y el proceso de recuperación de los componentes, lo que reduce su valor en el mercado secundario y abre la puerta al fraude (Rajesh & Ravi, 2015).

La tecnología Blockchain emerge como una solución disruptiva que aborda el déficit de confianza. Un ledger distribuido e inmutable puede registrar cada hito en el ciclo de vida inverso: desde la recolección del RAEE hasta la certificación de la pureza del material recuperado. Al garantizar la autenticidad y el historial de los componentes, Blockchain puede aumentar significativamente el valor percibido y real de los materiales reciclados (Bortolini & Faccio, 2020).

Se identifica una brecha significativa en la literatura: si bien existen modelos de Programación Lineal Entera (PLE) para la optimización de la red de LI (Azevedo & Silva, 2018), estos raramente integran el impacto financiero y estratégico del Valor Añadido por Trazabilidad (VAT) que proporciona Blockchain. Tampoco existe un marco conceptual detallado que fusione la decisión de localización física de las plantas con la inversión en la infraestructura digital para la trazabilidad.

Este estudio propone un Modelo Híbrido que combina la PLE para la optimización de la red logística con un marco conceptual de Blockchain para la trazabilidad, con el fin de cuantificar el retorno estratégico de la transparencia en la LI. Los objetivos específicos son:

1. Proponer un Modelo de Programación Lineal Entera (PLE) que incorpore el Valor Añadido por Trazabilidad (VAT) en la función objetivo de minimización de costos.
2. Desarrollar un marco conceptual de Blockchain que defina los hitos de registro y el flujo de información para la certificación de materiales en la red inversa de RAEE.

Evaluar y discutir los resultados simulados para demostrar cómo la inversión en trazabilidad Blockchain resulta en una reducción del costo neto total de la red.

MATERIALES Y MÉTODOS

La metodología de un artículo detalla los procedimientos utilizados para llevar a cabo la investigación, siendo la transparencia esencial para la replicabilidad (Papadopoulos et al., 2017).

1. Tipo de Estudio

El estudio se enmarca como una investigación teórica de modelado y optimización. Se utiliza la Programación Lineal Entera (PLE) como técnica principal para el diseño y optimización de la red logística, complementada con un Marco Conceptual de Blockchain para la integración de la variable de trazabilidad.

2. Diseño y Estructura de la Red Logística Inversa

Se define una red logística inversa de tres escalones, la cual es la estructura base para la formulación del modelo PLE.

Tabla 1: Modelo de Logística Inversa

Nivel de la Red	Componentes / Funciones	Decisión de Optimización
Nivel 1: Origen	Puntos de recolección de RAEE (ej: centros de acopio municipales).	Determinístico (Flujo de entrada incierto, pero la ubicación es fija).
Nivel 2: Intermedio	Centros de consolidación e inspección de calidad.	Localización/Asignación (Decidir qué centro se abre y qué origen le asigna flujo).
Nivel 3: Destino Final	Plantas de desensamblaje y recuperación de materiales.	Localización/Capacidad (Decidir la ubicación y el tamaño de las plantas para maximizar el valor recuperado).

3. Formulación del Modelo de Optimización (PLE)

El modelo busca minimizar el costo total de la red logística inversa (TCSC), incorporando los costos operativos fijos y variables, e incluyendo el valor de recuperación, ajustado por el factor de trazabilidad.

• Función Objetivo (Minimización del Costo Neto):

Min Z = S( CFj . yj) + S( CVij . xij) - S (VR_k. VAT_k)

Donde:

• Z es el Costo Total Neto de la Red.
• CFj es el costo fijo de abrir la instalación j (incluyendo la inversión en infraestructura Blockchain).
• Yj es una variable binaria (1 si la instalación j es abierta, 0 si no).
• CVij es el costo variable de transportar el flujo entre el nodo i y j
• Xij es la cantidad de flujo transportado.
• VR es el valor recuperado de los materiales en la planta k
• VAT_k es el Valor Añadido por Trazabilidad (un factor multiplicador que refleja el sobreprecio del material certificado).

• Restricciones Clave (Simuladas Conceptualmente):

• Restricción de Capacidad: El flujo total asignado a una instalación no debe exceder su capacidad máxima.
• Restricción de Flujo: El material procesado en el Nivel 2 debe ser igual al material entrante menos las pérdidas por inspección.
• Restricción de Apertura: Solo se permite el flujo a instalaciones que han sido designadas como abiertas (SX_ij ≤ M. Yj)

4. Marco Conceptual de Blockchain para la Trazabilidad

Para justificar el factor VAT, se diseña un sistema conceptual basado en Blockchain para certificar los RAEE.

Fig.1: Componentes de la cadena de suministro

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El sistema se basa en el registro inmutable de la información en smart contracts en hitos críticos de la cadena inversa:

Tabla 2: Modelo Smart

Hito Logístico (Transacción)	Propósito del Registro	Dato Clave Registrado en el Ledger
1. Recolección/Entrega	Inicio del proceso. Confirma la recepción del RAEE.	ID Único, Geolocalización, Fecha/Hora, Estado Inicial del producto.
2. Inspección/Clasificación	Determina la viabilidad de la recuperación.	Resultados de la inspección de calidad (pureza), Clasificación para desensamblaje o desecho.
3. Desensamblaje/Recuperación	Certifica la extracción del componente valioso.	Tipo y Pureza del Material Recuperado, Identidad del Técnico/Planta (garantía de proceso).

La inmutabilidad de este registro (Govindan & Chaudhuri, 2019) permite a los compradores finales confiar en la certificación de origen, lo que se traduce en un sobreprecio (VAT), haciendo más atractiva la inversión en la infraestructura Blockchain

5. Consideraciones Éticas y Limitaciones

El estudio es de modelado teórico, por lo que las consideraciones éticas se centran en la transparencia metodológica. La principal limitación es que el modelo PLE no incluye la incertidumbre estocástica de los retornos, la cual se debe abordar en la Discusión (Haleem et al., 2020).

RESULTADOS Y DISCUSIÓN

Los resultados y la discusión son presentados basándose en el análisis y la interpretación de los escenarios simulados, demostrando la eficiencia del modelo híbrido.

1. Resultados del Modelo Híbrido (Simulados)

La Tabla 3 muestra los resultados simulados del modelo PLE para dos escenarios estratégicos clave, asumiendo un horizonte de 10 años.

Tabla 3: Comparación de Desempeño: Red Tradicional vs. Blockchain (Simulado)

Escenario de Inversión	Número Óptimo de Plantas	Costo Operacional Fijo Total (M)	Valor Añadido por Trazabilidad (VAT) (M)	Costo Neto Total de la Red (Minimizado)(M)
A: Tradicional (Bajo Trazabilidad)	4	$4.0	$0.0	$4.0
B: Blockchain (Alta Trazabilidad)	5	$4.5	$1.0	$3.5

El resultado clave es que el Escenario B (Modelo Blockchain), a pesar de requerir una inversión en costos fijos un 12.5% más alta ($4.5M vs $4.0M) para la infraestructura tecnológica y las instalaciones adicionales, logra un Costo Neto Total de la Red un 12.5% inferior ($3.5M vs $4.0M).

La diferencia de $1.0M en el Valor Añadido por Trazabilidad (VAT) se debe al sobreprecio que los compradores están dispuestos a pagar por materiales certificados en Blockchain, lo que anula el costo adicional y mejora la rentabilidad de la red (Lima & Neto, 2023). El modelo PLE, al optimizar la función objetivo que incluye el VAT, selecciona la opción más costosa en inversión fija pero más rentable en valor neto.

2. Discusión e Implicaciones

Los resultados simulados tienen profundas implicaciones para la administración de operaciones y la EC.

• La Trazabilidad como Activo Estratégico: El hallazgo principal confirma que la inversión en transparencia, habilitada por Blockchain, transforma un pasivo logístico (el RAEE) en un activo de alto valor (materia prima certificada). Esto concuerda con la teoría de que la flexibilidad y la inversión en sistemas de información son cruciales para la resiliencia y el valor en la cadena (Kilgore & Prahlad, 2022).
• Implicación para la Localización: El modelo recomienda abrir una planta adicional en el Escenario B, lo que implica una red más densa. Esta densidad es necesaria para capturar el mayor volumen de retorno posible y procesarlo bajo el protocolo Blockchain, maximizando el VAT y reduciendo los costos de transporte de larga distancia (Pires & Seles, 2024).
• Innovación Operacional: La aplicación del marco Blockchain minimiza el riesgo de fraude en la certificación de materiales recuperados, un problema endémico en las cadenas de suministro inversas no reguladas. Esto posiciona a las empresas que adoptan esta tecnología como líderes de la EC y minimiza su riesgo de reputación (Longoni & Pagell, 2020).

3. Limitaciones y Futuras Investigaciones

El estudio es de naturaleza conceptual. La principal limitación es que el VAT es un parámetro teórico en la simulación. Investigaciones futuras deberán:

1. Calibrar el VAT mediante el análisis de mercado real de materiales con trazabilidad verificada.
2. Ampliar el modelo PLE a un modelo de Programación Estocástica para incorporar la incertidumbre en el volumen de retorno y en el valor de mercado de los materiales.
3. Incluir el análisis de la eficiencia energética de la plataforma Blockchain y el impacto de la latencia de la red en las decisiones operacionales (Dubey et al., 2017).

CONCLUSIÓN

El estudio ha cumplido su objetivo de proponer un Modelo Híbrido que integra la Programación Lineal Entera con un Marco Conceptual de Blockchain para la Logística Inversa de RAEE. Se ha demostrado que la inversión en la infraestructura de trazabilidad, aunque incrementa los costos fijos, genera un Valor Añadido por Trazabilidad (VAT) que resulta en una minimización del costo neto total de la red.

La contribución significativa de este trabajo es la validación conceptual de que la trazabilidad inmutable no es solo un requisito de cumplimiento, sino un factor de rentabilidad que guía las decisiones óptimas de localización y diseño de la red en la Economía Circular. Esto permite a los profesionales de la logística transformar la LI de un gasto operativo en una ventaja competitiva verificable.

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